Mlops Engineer

Virtualent; Girardot; Remote; COP 283,224,000 - 377,632,000; Full time

Job summary

Virtualent busca Ingeniero de Operaciones de Machine Learning para construir y operar la plataforma de ML e IA generativa, desde el experimento hasta la producción, con enfoque en reproducibilidad, monitoreo, seguridad y costo eficiente.

Se requiere 5+ años en software/datos y 2+ años operando ML en producción; Python avanzado, Docker, Kubernetes y Terraform; experiencia con GPUs, inferencia de LLMS y observabilidad; inglés C1 y español nativo; trabajo 100% remoto desde Colombia.

Qualifications

• 5+ años en software/datos/DevOps y 2+ años operando modelos ML en producción.
• Python avanzado, Docker, Kubernetes, Terraform y al menos una plataforma ML cloud.
• Experiencia con GPU, inferencia de LLM y observabilidad.
• Comprensión sólida del ciclo de vida y métricas de evaluación de modelos.

Responsibilities

• Construir y operar pipelines de ML desde entrenamiento hasta producción.
• Diseñar pipelines de entrenamiento, validación y despliegue con CI/CD/CT.
• Monitorear deriva de datos, calidad, sesgos y costos, definir alertas.
• Asegurar cumplimiento y seguridad de datos, incl. PII, acceso y auditoría.

Skills

Python avanzado

Docker

Kubernetes

Terraform

ML cloud platform

GPU

observabilidad

Tools

Feast/Tecton

Vector DBs

RAG

Job description

Ingeniero de Operaciones de Machine Learning

100% Remoto | Colombia | Inglés C1 | (5+ años)

Construye y opera la plataforma que lleva modelos de Machine Learning e IA generativa desde el experimento hasta producción de forma reproducible, monitoreada, segura y eficiente en costos.

• Diseñar pipelines de entrenamiento, validación y despliegue con CI/CD/CT.
• Implementar registro de modelos, versionado de datos/features, reproducibilidad y gobernanza.
• Monitorear deriva de datos/concepto, calidad, sesgos y costos; definir alertas y reentrenamiento.
• Construir herramientas de autoservicio para científicos de datos, incluyendo entornos y GPUs bajo demanda.
• Asegurar cumplimiento y seguridad de datos en flujos de ML, incluyendo PII, acceso y auditoría.

Lo que buscamos

• 5+ años en software/datos/DevOps y 2+ años operando modelos ML en producción.
• Python avanzado, Docker, Kubernetes, Terraform y al menos una plataforma ML cloud.
• Experiencia con GPU, inferencia de LLM y observabilidad.
• Comprensión sólida del ciclo de vida y métricas de evaluación de modelos.

Será un plus si tienes

• Feature stores como Feast/Tecton, vector DBs y RAG en producción.
• Banca/salud y requisitos de explicabilidad/auditoría.
• Go o Rust para componentes de alto rendimiento.

Inglés y comunicación

• Inglés C1 avanzado, validado durante el proceso de selección. Necesitamos comunicación fluida para reuniones, documentación técnica, diseño, negociación de prioridades y presentación de resultados con equipos de EE.UU.
• Español nativo. La documentación, tickets y comunicación oficial del proyecto serán principalmente en inglés.

Modalidad de trabajo

• Trabajo 100% remoto desde Colombia; no se requiere reubicación.
• Traslape mínimo de 5 horas con horario Pacífico o Central de EE.UU. (por ejemplo, 9:00-14:00 PT).
• Tiempo de modelo entrenado a producción inferior a 1 semana.
• Modelos en producción con monitoreo de deriva y plan de reentrenamiento.
• Costo de inferencia por mil solicitudes y disponibilidad de endpoints ≥99.9%.
• Proyecto internacional con equipos distribuidos y exposición directa a prácticas y tecnologías utilizadas en el mercado de EE.UU.
• 100% remoto, con flexibilidad fuera y una ruta de crecimiento técnico.